Исследователи из Школы машиностроения и материаловедения Университета штата Вашингтон (WSU) разработали метод искусственного интеллекта под названием «Байесовская оптимизация», чтобы найти оптимальные настройки 3D-печати, необходимые команде для воссоздания реалистичных 3D-печатных моделей человеческих органов.

Хотя это может показаться простым, группе нужно было определить множество переменных, чтобы найти наилучшее решение, а поиск наилучшей настройки мог занять много времени. К ним относятся поиск наиболее подходящих материалов, конфигураций 3D-печати, давления сопла и т. д.

«Огромное количество потенциальных комбинаций ошеломляет, и каждое испытание стоит времени и денег», — рассказала Tech Xplore доцент кафедры компьютерных наук в WSU Яна Доппа.

Итак, чтобы сэкономить время, усилия и материалы, исследовательская группа WSU под руководством Кайяна Куи, ассистента профессора в Школе машиностроения и материаловедения WSU, и профессора Доппы обучила модель ИИ для оптимизации процесса 3D-печати моделей органов, используемых в обучении хирургов и оценке имплантатов.

ИИ учитывал три важнейших характеристики: геометрическую точность модели, ее плотность и время печати. Сбалансировав все три, команда смогла напечатать на 3D-принтере органы, которые очень похожи на внешний вид и ощущения настоящего человеческого органа, не тратя слишком много времени на производство.

Помимо того, что части органа, такие как вены и артерии, точно представлены, правильная плотность также гарантирует, что напечатанный на 3D-принтере орган ощущается максимально близко к реальной ткани.

«Сложно сбалансировать все цели, но нам удалось найти благоприятный баланс и добиться наилучшей печати качественного объекта, независимо от типа печати или формы материала», — сказал Эрик Чен, приглашенный студент WSU, работавший с Qui, в интервью Tech Xplore.

Это позволило команде напечатать на 3D-принтере модель простаты для использования при хирургической репетиции.

Группа также использовала тот же ИИ для печати на 3D-принтере реалистичной модели почки после нескольких незначительных изменений в коде.

Помимо этого, модель ИИ может также использоваться в других областях, таких как автомобилестроение и авиация, с помощью лишь соответствующих настроек. Это может потенциально ускорить производство и проектирование, позволяя заводам оптимизировать свои проекты с меньшими усилиями. Это, в свою очередь, может привести к более дешевым продуктам, которые используют материалы гораздо эффективнее. 

Источник